Ciência de dados para negócios
Aprenda sobre ciência de dados para gestores e empresas e como usar dados para fortalecer sua organização.
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Descrição do Curso
Aprenda a usar a ciência de dados para os negócios
O que é ciência de dados e como você pode usá-la para fortalecer sua organização? Este curso ensinará a você quais são as habilidades necessárias em sua equipe de dados e como você pode estruturar essa equipe para atender às necessidades da sua organização.Este curso também fornecerá a você uma compreensão das fontes de dados que sua empresa pode usar e como armazenar, analisar e visualizar esses dados.
Entenda o fluxo de trabalho da ciência de dados
Você começará com uma introdução à ciência de dados para empresas, analisando o fluxo de trabalho da ciência de dados e como aplicá-lo a problemas do mundo real. Você também explorará como funciona a coleta de dados, analisando como você pode obter e armazenar dados.Aprenda a analisar e visualizar seus dados
Você também descobrirá maneiras de analisar e visualizar seus dados por meio de painéis e testes A/B. Para encerrar o curso, discutiremos tópicos interessantes sobre aprendizado de máquina, incluindo agrupamento, previsão de séries temporais, processamento de linguagem natural (PNL), aprendizado profundo e IA explicável.Ao longo do caminho, você aprenderá sobre uma variedade de aplicações da ciência de dados no mundo real e obterá uma melhor compreensão desses conceitos por meio de exercícios práticos.
Esta é uma introdução ideal à ciência de dados para gerentes, dando a você a oportunidade de aprender sobre essa poderosa ferramenta de negócios.
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Introdução à ciência de dados
GratuitoComeçaremos o curso definindo o que é ciência de dados. Abordaremos o fluxo de trabalho da ciência de dados e como ela é aplicada a problemas comerciais do mundo real. Terminaremos o capítulo aprendendo sobre maneiras de estruturar sua equipe de dados para atender às necessidades da sua organização.
O que é ciência de dados?50 xpFluxo de trabalho de segmentação de clientes100 xpCriação de um chatbot de atendimento ao cliente100 xpAprimorando o site OKRs50 xpAplicações da ciência de dados50 xpAtribuição de projetos de ciência de dados100 xpPesquisa de investimentos50 xpCriação de uma equipe de ciência de dados50 xpInterpretação de um sprint de equipe50 xpEdição de um anúncio de emprego50 xpAdequação das habilidades aos empregos100 xpClassificação de tarefas de dados100 xp - 2
Coleta e armazenamento de dados
Agora que entendemos o fluxo de trabalho da ciência de dados, vamos nos aprofundar na primeira etapa: coleta de dados. Aprenderemos sobre as diferentes fontes de dados que sua empresa pode utilizar e como armazenar esses dados depois de coletados.
Fontes de dados e riscos50 xpClassificação de dados para segurança100 xpCriação de eventos de dados da Web50 xpProtegendo PII50 xpDados solicitados50 xpIdentificação do objetivo da pergunta100 xpValidação do feedback do grupo focal50 xpPontuação do Net Promoter50 xpColeta de dados adicionais50 xpClassificação de fontes de dados100 xpFrequência de asma50 xpArmazenamento e recuperação de dados50 xpPlataformas de nuvem50 xpConsulta a um banco de dados50 xpQue tipo de banco de dados?100 xp - 3
Análise e visualização
Neste capítulo, discutiremos maneiras de explorar e visualizar dados por meio de painéis. Discutiremos os elementos de um painel e como fazer uma solicitação direcionada para um painel. Este capítulo também abordará a realização de solicitações de dados ad hoc e testes A/B, que são uma poderosa ferramenta de análise que reduz o risco de tomada de decisões.
Painéis50 xpClassificação dos elementos do painel50 xpAprimoramento de um painel50 xpEscolhendo o painel de controle correto100 xpAnálise ad hoc50 xpPreenchimento de uma solicitação ad hoc50 xpClassificação de solicitações100 xpTestes A/B50 xpCriação de um fluxo de trabalho de teste A/B100 xpTamanho da amostra50 xpResultados intermediários50 xp - 4
Previsão
Neste capítulo final, discutiremos o tópico mais badalado da ciência de dados: aprendizado de máquina! Abordaremos o aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado e o agrupamento. Em seguida, passaremos a tópicos especiais em aprendizado de máquina, incluindo previsão de séries temporais, processamento de linguagem natural, aprendizado profundo e IA explicável!
Aprendizado de máquina supervisionado50 xpQuando usar o aprendizado supervisionado100 xpRecursos e rótulos50 xpAvaliação do modelo50 xpAgrupamento50 xpSupervisionado vs. não supervisionado100 xpSeleção do tamanho do cluster50 xpTópicos especiais em aprendizado de máquina50 xpClassificação das tarefas de aprendizado de máquina100 xpAnálise de sentimento50 xpAprendizagem profunda e IA explicável50 xpEncontrar a solução correta100 xpDevo usar a aprendizagem profunda?50 xp
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